import torch
from torch import nn

# -------------------准备模型训练数据--------------------

# -------------------分类原始数据可视化--------------------

# -------------------准备模型--------------------
# 类别数量：classes   比如：苹果、香蕉、梨... => 0，1，2，...
classes = 3
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(2, 10),
    nn.Tanh(),
    nn.Linear(10, classes),
    nn.Softmax(dim=-1)  # softmax 多分类的概率
)
# -------------------损失函数--------------------
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵（概率的正负问题）
# -------------------优化器（梯度下降）--------------------
sgd = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.05)
# -------------------训练数据--------------------
# ------------------测试整个模型的准确性--------------------
